Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Possible Artificial Intelligence Ecosystem Avatar: the Moorea case (IDEA)

論文の概要: A Possible Artificial Intelligence Ecosystem Avatar: the Moorea case (IDEA)

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.02384v1
Date: Thu, 4 Feb 2021 02:53:55 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-02-05 16:12:33.009987
Title: A Possible Artificial Intelligence Ecosystem Avatar: the Moorea case (IDEA)
Title（参考訳）: A Possible Artificial Intelligence Ecosystem Avatar: the Moorea case (IDEA)
Authors: Jean-Pierre Barriot, Neil Davies, Beno\^it Stoll, S\'ebastien Chabrier and Alban Gabillon
Abstract要約: 本稿では,Deep Stacking Networks(DSN)に基づく大規模データ同化と予測バックボーンに着目した。本稿では,生態系のアバターモデルや,生態指標や物理指標などの第2レベルのデータをトレーニングし,制約することのできる,いくつかの生データについて述べる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6562256987706128
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: High-throughput data collection techniques and largescale (cloud) computing are transforming our understanding of ecosystems at all scales by allowing the integration of multimodal data such as physics, chemistry, biology, ecology, fishing, economics and other social sciences in a common computational framework. We focus in this paper on a large scale data assimilation and prediction backbone based on Deep Stacking Networks (DSN) in the frame of the IDEA (Island Digital Ecosystem Avatars) project (Moorea Island), based on the subdivision of the island in watersheds and lagoon units. We also describe several kinds of raw data that can train and constrain such an ecosystem avatar model, as well as second level data such as ecological or physical indexes / indicators.
Abstract（参考訳）: 高スループットデータ収集技術と大規模(クラウド)コンピューティングは、物理、化学、生物学、生態学、漁業、経済学、その他の社会科学などのマルチモーダルデータを統合することで、あらゆる規模の生態系の理解を変えつつある。本論文では,IDEA (Island Digital Ecosystem Avatars) プロジェクト (Moorea Island) の枠組みにおけるDeep Stacking Networks (DSN) に基づく大規模データ同化と予測のバックボーンについて,島を流域とラグーン単位で細分化することに焦点を当てる。また,生態系アバターモデルのトレーニングと制約が可能な生データや,生態指標や物理的指標や指標といった第2レベルのデータについても述べる。

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